实验2 图像分割

实验二、图像分割

一、实验目的

1、使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响；

2、使用MatLab 软件进行图像的分割；

3、能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能； 4、能够掌握分割条件(阈值等)的选择；

5、完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。 二、实验原理 1、边缘检测

(1)使用Roberts 算子的图像分割实验，调入并显示一幅图像*.gif或*.tif；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理；Roberts 算子为一对模板，相应的矩阵为：

rh = [0 1;-1 0]; rv = [1 0;0 -1];

这里的rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。可以显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”方式计算梯度的模，显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果。

(2)使用Prewitt 算子的图像分割实验 使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (3)使用Sobel 算子的图像分割实验 使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (4)使用Canny算子进行图像分割实验。 (5) 使用拉普拉斯算子进行图像分割实验。

I=imread('D:\\blood.bmp'); Imshow(I);

BW1=edge(I,'roberts'); BW2=edge(I,'prewitt'); BW3=edge(I,'sobel'); BW4=edge(I,'log'); BW5=edge(I,'canny');

figure(1),imshow(I),title('Original Image'); figure(2),imshow(BW1),title('roberts'); figure(3),imshow(BW2),title('prewitt'); figure(4),imshow(BW3),title('sobel'); figure(5),imshow(BW4),title('log'); figure(6),imshow(BW5),title('canny');

2、灰度阀值分割 (1)单阈值分割图像

先将一幅彩色图像转换为灰度图像，显示其直方图，参考直方图中灰度的分布，尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。

给图像加上零均值的高斯噪声（imnoise）重复上述过程，注意阈值的选择。

I=imread('D:\\tupian.bmp'); I2=rgb2gray(I);

subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');

subplot(2,2,2);imshow(I2);title('原图转换为灰度图'); subplot(2,2,3);imhist(I2);title('灰度图转换直方图'); thread=160/255;I3=im2bw(I2,thread);

subplot(2,2,4);imshow(I3);title('阈值T=160/255分割图');

（2）多阈值分割图像

观察下列图像，对图1进行多阈值分割，使其分割结果如图2所示。注意阈值的选择。

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